风格迁移

0. 写在前面：我们需要一份"会晒黑的评测" 现阶段启用的 benchmark 大多默认天气晴朗、光照良好、纹理干净，视觉端到端模型的感知在这个"温室"里表现优秀。但当复用习惯了晴天的视觉 planner 进入真实世界——阴雨路面积水反光、雪天车道线被覆盖、黄昏光照死黑——它的 No-at-fault Collision 和 Drivable Area Compliance 往往断崖式下跌。“能不能开"和"换了个风格还能不能开"是两种能力。 课题组这一轮想做的，就是用 Cosmos（NVIDIA 的世界基础模型）做光照/天气/纹理的风格迁移（rain / snow / 日夜 / 模糊），在不改变场景拓扑、导航指令和 agents 语义的前提下，把同一份 NAV 场景"换皮”，得到一组视觉域被扰动、但语义标签不变的评测集，然后再跑纯视觉 end-to-end 模型在 NAV 上的 PDMS。这样我们拿到的不只是一个数字，而是一张"模型在位姿、外观扰动下的鲁棒性画像"，可以回答：哪个模型在风格漂移下最硬？哪个只在晴天强？ 0.1 选型逻辑：为什么是这 11 个 入选标准明确，缺一不可： camera-only（纯视觉）：必须只吃相机输入，不能依赖 LiDAR 点云。这样"风格迁移只改图像"才能干净地、真实地作用到模型输入上。 NAV 可跑：官方有 NAV 相关权重或可复现配置，能进入我们的批量评测管线（Agent API 封装）。 论文开源：能从 arXiv 拿到原文架构与打分细节。 覆盖技术谱系：从规则化生成型（LTF）到高分辨率稀疏语义 (SparseDriveV2)、proposal 中心式（iPad）、扩散/飞流式（DrivoR、Drive-JEPA、DriveLaW）、再到 VLA 语言世界模型（ChainFlow-VLA、AutoVLA、ReCogDrive、DriveVLA-W0）——我们想测的是"在哪一种范式上，风格迁移造成的伤害最小"。 于是，最终敲定了下面 11 个：SparseDriveV2、iPad、DrivoR、ChainFlow-VLA、AutoVLA、ReCogDrive、DriveVLA-W0、Drive-JEPA、DriveSuprim、DriveLaW、LTF（Latent TransFuser）。 下面我会给每个模型：一句话定位 → 架构解读（附 arXiv 原文架构图）→ 官方资源（仓库/HF）→ 评测配置 → NAV 得分 → 在我们风格迁移评测里值得画的重点。 ...